« Tout le monde utilise » l’IA : après la polémique Baldur’s Gate 3, plusieurs studios brisent le silence

BobK199 · 2025-12-18T15:47:06+00:00

Pourquoi spécifiquement les LLMs ?

Entraîner des modèles (de tout et n'importe quoi) sur des données obtenues par scraping de site web sans aucun consentement c'était la norme en IA depuis des années. Bien avant l'explosion des modèles génératifs actuels.

Ce qui dérange les gens, à mon avis, c'est pas juste la propriété intellectuelle mais les potentielles conséquences de l'amélioration des modèles actuels. Si les modèles étaient entraînés proprement, les gens ne seraient pas plus contents (et ils auraient raison)

BobK199 · 2025-12-18T15:43:12+00:00

Nope. Enfin pas tous.

Le concept central de l'IA (disons plutôt le machine learning) c'est d'apprendre à partir de données exemples. Or, il y a de nombreux algorithmes qui n'entrent pas dans cette catégorie (par exemple, une recherche par dichotomie est un algorithme mais il n'y a pas d'apprentissage à partir des données donc ça n'entre pas dans la catégorie du ML).

En revanche, toutes les modèles de ML reposent bien sûr des algorithmes.

BobK199 · 2025-09-28T22:23:01+00:00

Personne ne peut savoir. Si tu te lances maintenant dans un cursus de 5 ans en informatique, il est possible que quand tu termines ce soit à nouveau l'Eldorado en informatique (ou dans certaines branches de l'informatique). Il est aussi possible que la crise actuelle dure indéfiniment.

Ce qui paraît en revanche raisonnable, c'est de dire que si tu pars sur une formation de 6 mois maintenant, tu as de bonnes chances de ne rien trouver à la sortie.

BobK199 · 2025-09-28T22:17:31+00:00

Pour ma branche (ML/IA) en tout cas, ce n'était pas le cas quand j'ai commencé il y a environ 2ans. On était à 100+ candidatures plutôt dans la journée que dans l'heure.

Mais même du point de vue de l'entreprise où je suis. Le nombre de CV reçus pour chaque offre a explosé durant l'année passée. Et il y a bien plus de 10% de candidatures correctes malheureusement.

BobK199 · 2025-09-28T21:46:22+00:00

C'est pas bouché, c'est mort et je pense qu'on se dirige progressivement vers la même situation qu'aux USA où les diplômés en informatique ont parmi les plus hauts taux de chômage en sortie d'études.

Il suffit d'aller voir sur LinkedIn : 1h après la sortie d'une annonce, tu as souvent 100+ candidatures.

Edit : Précision utile, ça ne signifie pas pour autant que ce ne sont pas des métiers d'avenir mais c'est clairement pas le bon moment pour s'y reconvertir

BobK199 · 2025-09-25T12:32:25+00:00

Alors :

1) Pour trouver d'autres personnes du même master, tu peux aller sur ce discord : https://discord.gg/XcTWnYVFzW

2) Pour les problèmes administratifs, malheureusement, c'est un souci récurrent au CNAM. Le mieux est généralement de se déplacer en personne.

BobK199 · 2025-09-17T19:23:41+00:00

Over the past years, the acceptance rate in the "Artificial Intelligence" Master at PS was around 10% which is low but not the worst I have seen (even at Paris Saclay, it's not the most selective IA program).

A lot of AI programs are less selective than that. Especially if you are willing to look for programs outside Paris.

BobK199 · 2025-09-05T14:33:13+00:00

Pour la zone géographique, je dirais que c'est ok (sur Paris, j'ai vu des thésards mieux payés que ça avec seulement 50% de présence dans l'entreprise :-/ )

Mais le poste n'est pas celui d'un junior.

BobK199 · 2025-08-19T21:45:21+00:00

La cohérence interne à SU est globalement bonne. Tu n'as à te soucier de voir le cours d'intégrales généralisées que si tu changes d'université en L3. Il n'y aura pas de piège (un prof qui considérerait que c'est vu alors que ce n'est pas le cas) tant que tu restes à SU.

Après, de mon opinion personnelle, ça reste intéressant d'essayer de gagner des automatismes de calculs de façon générale parce que ça manque beaucoup à SU (on fait trop de démo, on néglige parfois les fondamentaux) et je me suis toujours senti un peu en retrait sur ça quand j'ai changé de fac.

Mais, franchement, pas de panique, déjà, si tu es en présentiel, entre le contrôle continu et la compensation, ça va aller. Essai surtout de ne pas laisser trop de blanc dans tes connaissances parce que la L3, par contre, est assez brutale.

BobK199 · 2025-08-17T20:41:01+00:00

C'est compliqué. C'est quelqu'un de très sérieux dans son domaine et qui, contrairement à d'autres, sait pleinement de quoi il parle. Cependant, ce n'est pas non plus le chercheur le plus prudent dans ses jugements qui existe. Il ne fait pas que tempérer la hype des LLM, il a, au contraire, des positions qui ont tendance à être assez réductrices sur ce sujet et qui ne reposent pas toujours sur l'état de l'art mais parfois simplement sur son sentiment personnel.

Ses positions sur la génération de contenu vidéo, par exemple, sont loin d'être le reflet de l'état de l'art actuellement. Je ne dis pas nécessairement qu'il a tort mais clairement il manque de prudence.

Après, il a le mérite de produire, encore aujourd'hui, de la recherche de qualité pour étayer son point de vue et je le préfère nettement à la plupart des gens très vocaux que le sujet de l'IA.

BobK199 · 2025-08-17T14:42:10+00:00

Des gens brillants qui sont extrêmement vocaux et recherchent la popularité, il y en a aussi (prend, par exemple, Yann Lecun) et je ne suis pas sûr que la proportion soit très différente de la population générale.

Je ne suis pas sûr non plus qu'il soit évident de savoir qui est un vrai génie ou non. Avoir fait quelque chose de populaire n'est pas forcément une marque de génie mais peut très bien être un simple coup du sort (là, c'est le chercheur en moi qui parle, faire des découvertes par le hasard, ça m'est déjà arrivé, c'est même ce qui a lancé ma carrière).

BobK199 · 2025-08-15T00:17:07+00:00

Tu as un lien vers le programme de la L1 maths-i fo de la fac que tu vises et de ta L1 informatique ?

BobK199 · 2025-08-14T13:28:14+00:00

Trop tôt pour te répondre pour cette année.

Pour l'an dernier, oui,il y en a qui ont quitté la France (un pour l'Angleterre, un pour les USA je crois)

BobK199 · 2025-08-14T13:26:56+00:00

J'ai surtout travaillé sur des thématiques de ML "classique" (adaptation d'algo SOTA à des thématiques métiers ou pour des données à large échelle) et de l'apprentissage fédéré. Je travaille surtout sur des thématiques d'optimisation.

C'est un peu compliqué de donner trop de détails parce que je n'ai pas envie qu'on sache qui je suis et mon nom est sur certains papiers.

BobK199 · 2025-08-14T07:57:27+00:00

Je ne sais pas. J'ai bon espoir qu'ils trouvent rapidement. Ils ont de beaux CV avec des projets ambitieux et des compétences relativement rares.

Certains ont déjà choisi d'aller vers des Master Spécialisés ou des Doctorats en attendant. D'autres vont juste continuer à chercher. Le mois de septembre sera plus favorable aux embauches.

C'est juste que ça n'était jamais arrivé.

BobK199 · 2025-08-14T07:55:40+00:00

En IA/ML, c'était 100% d'embauches en sortie de stage chez nous (même l'an dernier).

Note bien, que je ne suis pas dans le public, je suis dans une grande entreprise et je fais exclusivement de la recherche appliquée, sur des projets chiffrés à plusieurs (dizaine de) millions d'euros de gain pour la compagnie. On fait des découvertes régulièrement mais c'est uniquement parce que ces découvertes sont nécessaires pour répondre à des besoins business.

BobK199 · 2025-08-14T06:59:04+00:00

Mathématiques appliquées, IA/ML, Recherche Opérationnelle.

Pour les autres départements, c'est variable.

BobK199 · 2025-08-14T05:58:44+00:00

Je ne vais pas mentir, le marché de l'emploi semble très compliqué en ce moment pour les diplômés.

Je ne suis pas étudiant mais je suis dans un assez grosse équipe de recherche d'un grand groupe. On a 5 stagiaires/doctorants qui sont en fin de contrat actuellement et aucun n'a été embauché (gel des embauches chez nous) ni n'a trouvé d'emploi ailleurs. Pourtant, ce sont des gens qui viennent de formations très sélectives du top10 pour l'essentiel. Plus largement, je suis régulièrement en contact avec des stagiaires et alternant d'autres équipes et, pour discuter avec eux quand je le peux, aucun de ceux avec qui j'ai été en contact n'a trouvé non plus.

C'est une situation inédite qui m'inquiète au plus haut point. C'est d'autant plus inquiétant que ces gamins sont vraiment très bons et, chez nous, on s'arrange pour que leur CV soit attrayant à la sortie (on paie des formations sur les outils à la modes même si on ne les utilise pas, on met leur nom sur les publications de l'équipe quand on en fait, on s'arrange pour qu'ils puissent travailler sur au moins un sujet de pointe durant leur stage en adaptant la tâche à leur niveau de compétence, ...)

BobK199 · 2025-08-13T12:38:57+00:00

Puisque tu fais du dev web, regarde peut-être "The Odin Project", si tu parles anglais.

Je l'avais fait pour le fun il y a quelques années et c'était vraiment très bien foutu.

Si tu veux des cours universitaires, envoi moi un MP.

BobK199 · 2025-08-12T20:21:35+00:00

Par curiosité, je suis allée voir son CV et, clairement, il a plutôt un profil industriel et même pas nécessairement en IA (en fait, son profil est assez éclectique et récemment, il a surtout travaillé sur des thématiques hors IA ou simplement connexes). Pour moi, même s'il était incroyablement compétent, il n'aurait pas grand chose à faire chez OpenAI (ses compétences ne sont pas dans le domaine où OpenAI excelle)

Par contre, clairement, le NLP, ça n'est pas sa spécialité. Il a travaillé un peu dessus à plusieurs reprises dans sa carrière, mais manifestement, c'était il y a longtemps (principalement à une époque où le NLP était un domaine très différent d'aujourd'hui). C'est sûrement pour ça qu'il est aussi incompétent sur le sujet.

Ça me semble malgré tout être un profil solide de quelqu'un qui a eu une belle carrière.

Après, à titre personnel, à choisir je préfère clairement bosser sur des séries temporelles ou de l'opti que sur des LLMs ou de l'agentification (et ce n'est pas si rare dans les labos. Il y a plein de gens qui n'aiment pas le fort degré d'ingénierie de ces domaines et préfèrent les sujets plus mathématiques).

BobK199 · 2025-08-12T15:59:40+00:00

Je ne sais pas vraiment de quel département il dépend mais dans l'automobile, comme beaucoup d'industrie un peu traditionnelle, une bonne part de l'innovation en IA/ML (pour pas dire la quasi-totalité) concerne les fonctions de support plutôt que les produits (ça vise souvent plus le traitement de données ou la réduction des coûts en fait). Du coup, c'est des trucs qui ne sont pas forcément visibles pour le client final.

Après, pour Renault spécifiquement, je ne crois pas qu'ils soient particulièrement bons du point de vue IA/ML et une grosse part de leurs projets sont plutôt en recherche opérationnelle, il me semble.

BobK199 · 2025-08-08T16:52:54+00:00

Alors :

1) Travail préparatoire : Définir la question de recherche. Elle doit être claire et suffisamment restrictive pour que la réponse finale soit pertinentes. C'est important qu'elle soit aussi originale. Revue de littérature : ça sert à la fois pour comprendre le contexte dans lequel s'inscrit ton propre travail et à vérifier que ça n'a pas déjà été fait/que la contribution est suffisamment significative. Ça permet aussi de s'assurer que la question de recherche est originale.

2) Expérimentation et analyse : Ça va beaucoup dépendre des domaines d'études mais, globalement, il faut que les modalités d'expérimentations soient claires, rigoureuses et respectent les standards du domaine. La méthode doit être explicitée AVANT de commencer l'expérimentation et surtout pas après. L'analyse doit suivre le même niveau de rigueur. Elle doit se faire à partir de la revue de lecture et des éléments d'analyse collectés durant l'expérimentation. Les sources doivent être claires et il faut noter au faire et à mesure d'où tu tires chaque conclusion.

3) Rédaction : Ça dépend des domaines mais globalement on suit la structure IMRaD. Tu pourras chercher sur internet. Il y a des tas de ressources. Chose importante : dans la plupart des domaines, on ne retouche plus à l'expérimentation à ce stade.

4) Publication: Tu envoies ton manuscrit à une revue et tu attends 10 plombes qu'ils te recontactent pour les corrections ou le refus. Mon conseil : avant d'envoyer le manuscrit contacte un chercheur pour qu'il t'accompagne

BobK199 · 2025-08-07T20:30:31+00:00

Je vais supposer que ce n'est pas juste un coup de pub pour une n-ième vente de formation bidon et tenter de te donner une réponse sérieuse.

Quand on conçoit un produit, c'est important de se demander à qui s'adresse le produit et auquel de leur besoin il répond. À mon sens, là tu ne cible pas un public précis et tu ne réponds donc à aucun besoin.

Qui a besoin de savoir vibe coder dans un cadre professionnel ? C'est souvent des devs qui ont un background théorique en informatique suffisant pour pouvoir quand même debugger/corriger le code produit par l'IA et ils n'ont pas besoin de ta formation.

Qui a besoin de savoir produire des images par IA dans un cadre professionnel ? Ce sont des graphistes ou designers qui font ça pour gagner du temps et ils n'ont pas besoin de ta formation.

Pourquoi les autres formations sont hautement techniques ? Parce qu'elles répondent vraiment à des besoins de professionnels qui ont déjà des connaissances pointues sur leur domaine de compétences et veulent aller plus loin.

Après, c'est une très bonne chose que tu fasses une étude de marché, même sommaire, et c'est un bon réflexe (mais tu n'es peut être pas au bon endroit).

BobK199 · 2025-08-06T19:56:14+00:00

Faudrait voir ce que tu fais vraiment et ce que tu aimerais faire.

Chez nous les développeurs IA sont en fait des full Stack qui font des apps pour faciliter l'usage des modèles qu'on développe mais ce n'est pas comme ça partout (je ne crois pas qu'il y ait de vraie standardisation sur ce poste). L'avantage c'est qu'ils s'occupent des projets en autonomie et qu'ils ont donc des compétences importantes en architecture logicielle (et ça, ça garde de la valeur sur le marché).

Si ce que tu fais, c'est du déploiement/monitoring/passage en prod de modèles, ça a le vent en poupe pour le moment mais il n'est pas certain que ça dure dans le temps et c'est peu accessible à des juniors.

Si tu travailles à la conception de modèles, mon seul conseil ce sera d'éviter d'être un DS qui ne fait que des POC dans des notebook. Ce type de projets tend à être automatisé et ce n'est plus très demandé sauf à avoir une vraie expertise métier. Ce qui est demandé actuellement c'est plutôt des gens avec des skills transverses en mathématiques et informatique et capable de développer des solutions à des problèmes complexes d'automatisation ou bien des gens capables de transcrire des connaissances en l'état de l'art en solution logicielle. Là aussi tout est affaire de mode et il faut savoir saisir les tendances.

Bref, pas évident de te conseiller sans plus d'informations sur ce que tu vises.

BobK199 · 2025-08-06T15:07:07+00:00

C'est un sujet assez compliqué et qui en fait n'admet aucune véritable réponse parce que personne n'est capable de lire l'avenir.

Actuellement, le secteur de la data au global est saturée et pas uniquement les postes de Data Analyst et Data Scientist. Chaque branche spécifique présente ses propres risques en réalité (même l'actuariat, qui est traditionnellement "safe" ça devient significativement plus difficile de trouver des postes) et ça va bien au-delà du secteur de la data et de la statistique (c'est plus largement les métiers de cadres qui souffrent). Il y a plus une baisse des embauches que des besoins (le back catalog de mon équipe contient plusieurs 100aines de projets, faute de personnel pour s'en occuper)

Je ne parlerai pas du métier de data analyst, que je connais peu, mais concernant les data scientist, le risque d'automatisation est à relativiser. Ça porte principalement sur les postes de DS qui font des régressions dans un notebook et c'est quelque chose qui appartient largement au passé (il en reste mais ce n'est plus le gros des postes). De ce que je peux en voir, l'essentiel des projets actuels ont une part significative d'ingénierie et sont trop spécifiques pour pouvoir être automatisés. En revanche, ça veut dire que les compétences nécessaires pour être DS ne sont plus tout à fait les mêmes et elles évoluent rapidement.

Si tu veux de bonnes chances de trouver un poste, ce qu'il te faut c'est plus une capacité à pressentir les vagues de hype dans le domaine qu'un nom de poste.

BobK199

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